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tf.image.per_image_standardization() 函数用于图像标准化处理，可以使得数据采用零均值和统一方差来表示，使得图像数据的值域范围相对比较小，更有利于神经网络的优化和训练。

函数的使用方法如下：

tf.image.per_image_standardization(image)

其中，image 表示输入的图像数据，其形状必须是 [height, width, channels]。

函数返回的结果是标准化后的图像数据，形状与输入数据一样。

下面给出两个实例说明该函数的使用方法：

示例1：对一张彩色图片进行处理

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取一张彩色图片
image_raw = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image_raw, channels=3)

# 对图像进行标准化处理
image_standardized = tf.image.per_image_standardization(image)

# 将图像数据还原到0-255的范围内
image_standardized = tf.cast(image_standardized * 128 + 128, tf.uint8)

# 显示原图和标准化后的图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(image.numpy())
plt.title('Original Image')

plt.subplot(122)
plt.imshow(image_standardized.numpy())
plt.title('Standardized Image')

plt.show()

在这个示例中，我们读取了一张彩色图片，并对其进行了标准化处理。处理完成后，我们将图像数据的值域范围扩展到了 0-255 的范围内，并分别显示了原图和处理后的图像。

示例2：对一组图像进行批量处理

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 生成一个3张 224x224x3 的随机图片
images = tf.random.normal([3, 224, 224, 3])

# 对图像进行标准化处理
images_standardized = tf.image.per_image_standardization(images)

# 将标准化后的图像转换成 numpy 数组并显示
for i in range(3):
    image = np.array(images_standardized[i] * 128 + 128, np.uint8)
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.imshow(image)
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一组随机图片，并对其进行了标准化处理。处理完成后，我们将图像数据的值域范围扩展到了 0-255 的范围内，并将结果转换成 numpy 数组并显示。